紅外線定位系統[7]最早在 1992 年由 Roy Want 等人於 Olivetti Research Laboratory(ORL)所提出，選擇紅外線為媒介來完成定位系統主要是因為低 成本，同時可以將團隊所設計的主動式徽章(Active Badge)的硬體體積縮至 最小，約為 55*55*7 mm。定位系統的運作方式是透過事先佈置好的紅外 線感測站(Sensor station)來讀取使用者身上的 Active Badge 所發出的訊號 來進行定位。由於 Active Badge 的訊號傳輸距離就已經可以達到 6 公尺，
而後，許多無線訊號定位系統如：藍牙、RF、Zigbee 及 Wifi 皆使用類似 的 架 構 完 成 定 位 目 的 ， 只 是 加 入 了 電 子 電 機 工 程 師 協 會 (Institute of
Electrical and Electronics Engineers, IEEE)所提出的 IEEE 802.11 標準中定義 的參數，訊號強度指標(Received signal strength indication, RSSI)。2000 年 時由 Paramvir Bahl[8]等人所提出的基於無線區域網路的室內定位系統 (RADAR)便採用該參數做為定位的依據。
近年來熱門的研究，同步定位與地圖建構 (Simultaneous localization and mapping, SLAM)，其基本的概念如圖 1.2~圖 1.5 所示。
圖 1.1全球定位系統(GPS)
圖 1.2 機械人誤差逐漸增加
圖 1.3 標的物一次校正
圖 1.4 標的物二次校正
Landmark Robot
圖 1.5 標的物三次校正
圖 1.2 表示機械人的定位誤差會隨著機械人的移動而逐漸增加；當有 標的物可供校正時，其誤差便會相對小了許多，而當二次校正之後其誤差 便會大大減少，如圖 1.3 及圖 1.4 所示。經由三次校正之後，定位精度已 經很好了，只是如圖 1.5 所示，隨著標的物的走失，其誤差定位會再次擴 大。SLAM 另一個特點，隨著機械人的移動，蒐集環境的資訊，將資訊即 時建立平面地圖以供定位所需。由於 SLAM 已經是比較成熟的研究方向，
因此也有許多完整的套件可以使用，[9]提供了數種方法的比較。
S.Latif 等人於 2012 年提出較低成本的超音波定位系統[10]，該系統在 現今的社會中，充斥著許多消費性電子影像設備，因此 Hisato Kawaji 等人 於 2010 年提出一套透過影像的室內定位系統[11]，透過使用者所擁有的影
析。然而，要能分析兩個影像的相異處得要事先設定許多關於雙影像設備 的參數，如距離、拍攝角度等。因此，本論文提出使用單一影像設備來進 行距離的計算，可大大降低了影像設備設置時所需的參數，同時也可以降 低架設時的成本。同時為了達到室內機械人定位的目的，我們將計算出來 的機械人距離資訊透過座標轉換將其變成全域室內定位資訊。
1.3 研究限制 研究限制 研究限制 研究限制
網路攝影機(Webcam)的解析度最常見的為 640*480，受限於此，
準確度亦被限制在一定的範圍內，幸運地，若使用於室內定位，Webcam 的解析度則還堪用，但用於較為空曠或狹長走廊時，則可能會因為視 角不足或者解析度不夠高而存在死角或模糊地帶，因而照成誤差偏高 的問題。由於本文同時使用三台影像設備進行機械人定位，因此可能 會照成時間同步上的問題，因此我們採取同時擷取幀數的方法來使三 台影像設備進行同步，雖然其計算的速度尚可接受，但不可避免地會 降低運算速度。另外，本研究基於人力、時間、環境等因素的考量，
目前僅使用樓層中一塊區域及三台影像設備來完成定位系統，再應用 於自主式機械人上，作為定位的移動目標。
1.4 論文架構 論文架構 論文架構 論文架構
(Image-Based Distance Measurement System, IBDMS)及平行線系 統(Parallel Line Distance Measuring System, PLDMS)。在本章最後，我們將以量測矩形物體的體積來驗證所提出之方法。